一般化学習ベクトル量子化による顔検出
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概要
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本稿では,一般化学習ベクトル量子化(GLVQ)を用いた顔検出手法を提案する.GLVQとは,最小分類誤りに基づく参照ベクトル学習の一般的な枠組みであり,文字認識で十分な性能を示しているものである.我々は,複雑背景からの顔検出を実現するために,これを顔画像と非顔画像の識別に適用し,さらに顔部品検出と組み合わせることで,顔の検出位置精度を高めた.実験により,GLVQによる顔と非顔の識別性能は,典型的なパターン識別方法のひとつであるサポートベクトルマシン(SVM)と同等以上であることを示す.さらに,顔検出速度に関しては,SVMを用いた場合よりも我々の方法が格段に優れていることを明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-02-13
著者
-
佐藤 敦
Necメディア情報研究所
-
細井 利憲
NECメディア情報研究所
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佐藤 敦
Nec C&c メディア研究所
-
鈴木 哲明
NECマルチメディア研究所
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細井 利憲
NECマルチメディア研究所
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佐藤 敦
NECマルチメディア研究所
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鈴木 哲明
NECメディア情報研究所
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鈴木 哲明
Nec メディア情報研
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